給定由n個整數組成的序列(a1, a2, …, an)，求該序列形如(ai, ai+1, ai+2,…, ai+n) 的子段和的最大值，當所有整數均為負整數時，其最大子段和為0。依此定義，所求的最優值為：
#include
#include
using
namespace std;
int*
maxsum
(int a,
int b,
int len)
else
if(b[i]
>index[0]
)}return index;
}int
main()
;int b[6]
; max =
maxsum
(a, b,6)
; cout <<
"the largest subsection sum is："
<< max[0]
<< endl;
cout <<
"start at："
<< max[1]
<< endl;
cout <<
"end at："
<< max[2]
<< endl;
return0;
}
動態規劃法求最大子串行和
動態規劃的演算法 maxsubsequencesum3 o n 動態規劃實現，演算法複雜度o n int maxsubsequencesum3 int a,int len 動態規劃部分，捨棄當前和為負的子串行 if cursum 0 return maxsum 記錄下標 include int j ...
求最大子陣列的和（動態規劃法）
還是動態規劃方法的適應廣些，陣列可以全是負數。前面沒用動態規劃方法如何實現，還需進一步思考，明天繼續。findgreatestsumofsubarray.cpp 定義控制台應用程式的入口點。mishidemudong 2015 5 22 include stdafx.h int max int x,...
最大子陣列和 動態規劃法
由於暴力求解的複雜度為o n 3 確實有點大，那麼不妨採用動態規劃法求解，主要思路也很簡單明瞭，我們假設最大和子陣列由兩部分組成，乙個是前向和sum，另乙個部分就是前向和sum的下乙個元素，如果sum的值小於0就意味著它不可能成為最大子陣列的一部分了，因此必須捨棄之前的sum，重新定義新的sum，這...